4 Langkah Cara Mudah Implementasi Teknik Analisis Data

Teknik analisis data menjadi hal yang sangat penting untuk dikuasai, mengingat data adalah bahan utama dalam proses pembuatan keputusan. Lahirnya teknologi Big Data ternyata membuka mata banyak orang karena mereka mulai menyadari betapa pentingnya data dalam proses pengambilan keputusan. Selama ini pengambilan keputusan dilakukan secara subjektif atau hanya mengikuti perasaan stakeholder, sehingga tidak jarang keputusan yang diambil tidak merepresentasikan keadaan yang sedang terjadi sebenarnya. Pemanfaatan data dalam proses pengambilan keputusan diharapkan akan menghasilkan keputusan yang benar-benar bisa menjawab permasalahan yang terjadi sebenarnya. 

Jika berbicara tentang teknik analisis data, tentu teknik analisis data ini sangatlah banyak. Hal ini bisa terjadi karena disesuaikan dengan keadaan yang ada, dimana tidak semua jenis data bisa diolah dengan cara yang sama. Termasuk proses pengolahan data antara data primer yang masih mentah dengan data sekunder yang telah diolah sebelumnya juga pasti berbeda. Dalam proses pengimplementasian teknik analisis data, setidaknya ada empat tahapan yang bisa kita lakukan hingga bisa menyajikan data dalam bentuk yang menarik dan representatif. Kira-kira apa saja sih tahapannya? Yuk, simak artikelnya!

1. Pengumpulan Data

Terdapat dua hal utama yang mempengaruhi kualitas hasil analisis data, yaitu kualitas instrumen penelitian dan kualitas pengumpulan data. Kualitas instrumen penelitian berkaitan dengan validitas dan reliabilitas instrumen. Sedangkan kualitas pengumpulan data berkaitan dengan ketepatan metode yang digunakan dalam pengumpulan data.

Tahapan ini merupakan tahapan paling awal dalam melakukan analisis data. Untuk metode yang digunakan pun berbeda tergantung dari jenis data yang digunakan dalam penelitian, apakah menggunakan data primer atau data sekunder.

Namun umumnya terdapat beberapa jenis teknik pengumpulan data yaitu, observasi, wawancara, Focus Group Discussion (FGD) hingga analisis dokumen.

Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif

2. Pembersihan Data

Setelah mendapatkan data dari proses pengumpulan tadi, langkah kedua dalam mengimplementasikan teknik analisis data adalah melakukan pembersihan data. Tahap ini merupakan tahap dimana menghapus informasi yang tidak relevan, data duplikat, atau data dengan format yang salah untuk menghasilkan data yang bersih dan berkualitas.

Setelah data bersih, langkah selanjutnya yang tidak kalah penting adalah memastikan kualitasnya. Beberapa parameter yang harus dipastikan seperti validitas, akurasi, konsistensi, kelengkapan dan keseragaman. 

3. Penganalisisan Data

Setelah data terklasifikasi dengan jelas, analisis data bisa dilakukan untuk menyederhanakan data dan menemukan pola sehingga mudah ditafsirkan. Pada tahap ini ada perbedaan yang menonjol adalah antara penelitian kuantitatif dan kualitatif. Penelitian kuantitatif umumnya menerapkan analisis data statistik. Analisis statistik menggunakan perhitungan statistik dalam proses perhitungannya. Sedangkan penelitian kualitatif menerapkan analisis non statistik seperti menggunakan pengkodingan. Keduanya bisa dilakukan secara manual atau dengan bantuan software komputer.

4. Penafsiran dan Penyajian Hasil Analisis

Setelah melalui tahap analisis data, hasil analisis data tersebut perlu ditafsirkan. Penafsiran hasil analisis bertujuan untuk memudahkan dalam penarikan kesimpulan terhadap hasil penelitian. Kegiatan ini dapat dilakukan dengan cara membandingkan hasil hipotesis yang telah ditetapkan sebelumnya dengan hasil analisis yang diperoleh sehingga akhirnya peneliti dapat memutuskan apakah menerima atau menolak hasil hipotesis yang ditetapkan sebelumnya.

Selanjutnya diikuti dengan tahapan penyajian data di hadapan stakeholder. Penyajian data ini biasanya akan dilakukan dalam bentuk visualisasi, seperti menggunakan Bar Chart, Line Chart, Pie Chart, dan masih banyak lagi. Hal itulah yang kemudian membuat visualisasi data menjadi bagian penting dalam teknik analisis data. Selain menambah estetika, penggunaan visualisasi data harus tetap bisa terbaca dengan baik. Penyajian data yang paling simpel dapat dilakukan dengan memanfaatkan tabel.

Baca juga : Ketahui Proses Pengolahan Data Dengan Metode Analisis Deskriptif

5. Yuk, Coba Pengalaman Baru Belajar Teknik Analisis Data di DQLab! 

Gimana, seru kan tahapan analisis data? Kamu bisa mempelajari proses analisis data lebih lanjut di DQLab, loh. Nah, DQLab sendiri merupakan lembaga kursus khusus untuk bidang Data Science yang dilakukan secara online. Ada banyak modul yang ditulis dalam bahasa yang ringan dan menarik dengan menggunakan bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data, seperti R, Python, dan SQL. Yuk, tunggu apalagi, buruan daftar di DQLab.id dan nikmati semua modul yang ada!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita